基于符号有向图和支持向量机的故障诊断方法的研究
| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-15页 |
| 图索引 | 第15-17页 |
| 表索引 | 第17-19页 |
| 符号说明 | 第19-21页 |
| 缩写说明 | 第21-22页 |
| 第1章 绪论 | 第22-42页 |
| ·故障诊断研究的背景及意义 | 第22-23页 |
| ·故障诊断的研究动态 | 第23-25页 |
| ·故障诊断的发展 | 第23-24页 |
| ·故障诊断方法 | 第24-25页 |
| ·支持向量机的研究现状 | 第25-33页 |
| ·支持向量机的理论研究现状 | 第26-30页 |
| ·支持向量机的应用研究现状 | 第30-33页 |
| ·符号有向图的研究现状 | 第33-39页 |
| ·纯定性SDG故障诊断 | 第33-35页 |
| ·混合SDG故障诊断 | 第35-37页 |
| ·国内SDG故障诊断的研究发展 | 第37-39页 |
| ·本文研究内容及结构安排 | 第39-42页 |
| 第2章 支持向量机基本原理 | 第42-60页 |
| ·统计学习理论基础 | 第42-48页 |
| ·机器学习的表示 | 第42-43页 |
| ·经验风险最小化原则 | 第43-44页 |
| ·复杂性与推广能力 | 第44页 |
| ·VC维 | 第44-45页 |
| ·推广性的界 | 第45-46页 |
| ·结构风险最小化 | 第46-48页 |
| ·支持向量机 | 第48-56页 |
| ·支持向量机的工作原理 | 第48-49页 |
| ·基本定理 | 第49-51页 |
| ·线性可分支持向量机 | 第51-53页 |
| ·线性不可分支持向量机 | 第53-54页 |
| ·非线性支持向量机 | 第54-56页 |
| ·支持向量机多类分类算法 | 第56-59页 |
| ·"一对多"SVM分类法 | 第56页 |
| ·"一对一"SVM分类法 | 第56-57页 |
| ·决策导向无环图SVM分类法 | 第57-58页 |
| ·基于"二叉树"的多类SVM分类法 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第3章 基于"去心法"的支持向量预选取方法 | 第60-80页 |
| ·引言 | 第60-61页 |
| ·基于CSDM的支持向量预选取方法 | 第61-68页 |
| ·算法的设计背景 | 第61-63页 |
| ·单变量"去心法"SVCSDM | 第63-65页 |
| ·多变量"去心法"MVCSDM | 第65-67页 |
| ·用于非线性可分数据的预选取方法 | 第67-68页 |
| ·算法分析 | 第68-69页 |
| ·测试实例 | 第69-78页 |
| ·测试性能指标 | 第69页 |
| ·支持向量机参数寻优算法 | 第69-70页 |
| ·测试实验一 | 第70-72页 |
| ·测试实验二 | 第72-76页 |
| ·测试实验三 | 第76-78页 |
| ·实验结果分析 | 第78页 |
| ·本章小结 | 第78-80页 |
| 第4章 基于SDG和SVM的故障诊断方法 | 第80-104页 |
| ·故障诊断介绍 | 第80-81页 |
| ·SDG模型介绍 | 第81-85页 |
| ·基本概念 | 第81-83页 |
| ·建模方法 | 第83-85页 |
| ·基于SDG和SVM的故障诊断算法 | 第85-90页 |
| ·设计背景 | 第85-86页 |
| ·一次相容通路 | 第86-87页 |
| ·基于SDG和SVM的故障诊断方法 | 第87-90页 |
| ·火电厂除氧器系统的故障诊断 | 第90-101页 |
| ·除氧器工作原理 | 第90-92页 |
| ·除氧器典型故障 | 第92-93页 |
| ·除氧器的SDG建模 | 第93-98页 |
| ·除氧器的SVM故障诊断 | 第98-101页 |
| ·本章小结 | 第101-104页 |
| 第5章 TEP仿真系统的故障诊断 | 第104-130页 |
| ·TEP仿真系统概述 | 第104-110页 |
| ·TEP仿真系统描述 | 第104-106页 |
| ·故障样本的说明 | 第106-107页 |
| ·故障样本的预处理 | 第107-109页 |
| ·TEP仿真系统的研究现状 | 第109-110页 |
| ·TEP仿真系统的故障诊断 | 第110-128页 |
| ·TEP仿真系统的故障诊断方案设计 | 第110-111页 |
| ·TEP仿真系统的SDG建模 | 第111-118页 |
| ·TEP仿真系统各变量偏离状态实测数据 | 第118-119页 |
| ·TEP仿真系统的一次相容通路的确定 | 第119-122页 |
| ·利用SVM进行多故障诊断 | 第122-127页 |
| ·TEP仿真系统的实验结果分析 | 第127-128页 |
| ·本章小结 | 第128-130页 |
| 第6章 结论与展望 | 第130-132页 |
| ·结论 | 第130-131页 |
| ·展望 | 第131-132页 |
| 参考文献 | 第132-148页 |
| 致谢 | 第148-150页 |
| 攻读博士学位期间已发表和录用的学术论文 | 第150-152页 |
| 攻读博士学位期间科研工作 | 第152页 |
